一個(gè)強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法包括以下幾個(gè)部分：Model、Policy、Value Function。對(duì)于Model，如果是馬爾科夫決策過程（MDP），一般包括狀態(tài)轉(zhuǎn)移的概率模型，以及一個(gè)Reward Model，也就是獎(jiǎng)勵(lì)的模型。其實(shí)不難理解，既然涉及到馬爾科夫鏈，那一般就有轉(zhuǎn)移概率矩陣；另外這是決策模型，每次決策對(duì)應(yīng)有獎(jiǎng)勵(lì)，所以還有一個(gè)獎(jiǎng)勵(lì)模型。另外，馬爾科夫鏈的轉(zhuǎn)移概率也會(huì)涉及到?jīng)Q策，比如：
其中s_t是當(dāng)前狀態(tài)，s是state的意思，a_t是當(dāng)前的決策，a是action的意思，它的意思就是一個(gè)條件概率，如果當(dāng)前狀態(tài)是s，當(dāng)前決策是a，那么下一次狀態(tài)到s'的概率是多少呢？就是這個(gè)條件概率。
另外，做了這個(gè)決策，還要獲得相關(guān)的獎(jiǎng)勵(lì)，也就是reward，那么應(yīng)該是多少呢？本質(zhì)上是一個(gè)條件期望：
它的意思也很顯然，就是當(dāng)前狀態(tài)是s，當(dāng)前決策是a的情況下，當(dāng)前的reward（假設(shè)為r_t）的期望是多少的意思。
為什么要用到期望呢？因?yàn)橛袝r(shí)候這個(gè)獎(jiǎng)勵(lì)具有隨機(jī)性。
例如現(xiàn)在的狀態(tài)是高三了，可以選擇出國(guó)，可以選則參加高考；如果選擇出國(guó)，這是action，但對(duì)應(yīng)的結(jié)果也是隨機(jī)的，可能申請(qǐng)到這所學(xué)校，可能申請(qǐng)到那所學(xué)校；比如申請(qǐng)到前10的概率是10%，申請(qǐng)到前50的概率是50%，或許最終的期望就是申請(qǐng)到第50名左右的學(xué)校。因此，不是說做了決策結(jié)果就是確定的。
最后一個(gè)是Policy，這是比較重要的概念，它的意思可以理解為策略，就是面對(duì)當(dāng)前的狀態(tài)，應(yīng)該如何做決策？
因此，一個(gè)policy，可以理解為從狀態(tài)到?jīng)Q策的一個(gè)映射。
比如狀態(tài)的集合記為S，決策（或者說動(dòng)作）的集合記為A，那么policy就是一個(gè)S->A的映射。
Poliyc有確定性的，也有隨機(jī)的。
確定性的Policy很好理解，就是面對(duì)一個(gè)特定的狀態(tài)s，對(duì)應(yīng)有一個(gè)確定的決策a。
隨機(jī)的Policy意思是對(duì)于一個(gè)特定的狀態(tài)s，對(duì)應(yīng)的是一個(gè)決策的分布。此時(shí)可能是這個(gè)action，可能是那個(gè)action，不是確定的。
比如下棋，面對(duì)同樣的棋局，可能有幾個(gè)備選的方案，每次選哪個(gè)是隨機(jī)的，不是確定的。
應(yīng)該說，強(qiáng)化學(xué)習(xí)研究的問題大部分都是隨機(jī)性的policy。
最后一個(gè)重要的概念是value function，這個(gè)會(huì)比較繞一些。
一個(gè)value function一定跟一個(gè)policy有關(guān)，或者說是關(guān)于這個(gè)policy的value function。
比如一個(gè)value function設(shè)為V，當(dāng)前狀態(tài)假設(shè)為s，它計(jì)算的是在一定的policy下，未來可以獲得的收益的折現(xiàn)求和之后的期望值。
可以看出比較繞，因?yàn)樗婕暗搅撕芏嗟碾S機(jī)性。
比如對(duì)當(dāng)前狀態(tài)s_t=s，未來可以采取的決策是多種多樣的，每種決策對(duì)應(yīng)的結(jié)果也是隨機(jī)的。比如隨機(jī)的policy，對(duì)于這種狀態(tài)s，它可以采取的action是隨機(jī)的；每個(gè)action下，得到的收益也是隨機(jī)的。這兩重隨機(jī)性要考慮。
還有就是折現(xiàn)值，這涉及到一個(gè)折現(xiàn)率discount ratio。為什么需要這個(gè)折現(xiàn)率呢？如果從金錢的角度，貨幣有時(shí)間價(jià)值，現(xiàn)在的100塊錢，跟一年之后的100塊錢，肯定不一樣；一年之后的100塊錢折現(xiàn)到現(xiàn)在要有一個(gè)折現(xiàn)率。一般來說，如果利率是r，折現(xiàn)率就是1/(1+r)，所以，一般折現(xiàn)率是大于零小于1的，特殊情況可以取等號(hào)。
如果折現(xiàn)率是0，也就是未來收益不管多少都不算，只算當(dāng)前收益；
如果折現(xiàn)率是1，也就是未來收益統(tǒng)統(tǒng)都算，而且不需要衰減。
強(qiáng)化學(xué)習(xí)一般用于玩游戲，會(huì)希望不要做一些無用功。比如理論上一個(gè)小人可以左走一步右走一步，拖延時(shí)間，就是不去打怪獸，也不去吃果子。但如果有折現(xiàn)率，現(xiàn)在吃果子有100分，但拖到幾步之后吃果子只有90分，會(huì)迫使機(jī)器不會(huì)故意拖延時(shí)間。
當(dāng)然，折現(xiàn)率設(shè)置不好，也會(huì)影響結(jié)果。比如下圍棋，如果折現(xiàn)率接近1，可能會(huì)放著棋子就是不去吃，錯(cuò)失良機(jī)；如果接近0，可能會(huì)類似貪心算法，很快就吃，否則未來吃分?jǐn)?shù)就不高；因此，本質(zhì)上也是調(diào)參玄學(xué)。
好了，上面介紹了RL的3個(gè)組成部分：model,policy,value function，然后可以分成兩大類：model-based和model-freee。
model-based的意思就是會(huì)清楚知道模型，包括馬爾科夫決策模型，獎(jiǎng)勵(lì)模型等，都會(huì)給出來；但可能并不知道policy或value function。
model-free的意思就是連模型都沒有，至于policy和value function，可能知道可能不知道。
比如俄羅斯方塊，其實(shí)就4種積木，每種1/4，狀態(tài)就是當(dāng)前的盤面形態(tài)，因此狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣是知道的，獎(jiǎng)勵(lì)模型也是知道的，這就是model-based，但我們并沒有policy，事實(shí)上我們的任務(wù)就是要設(shè)計(jì)policy來玩。policy都沒有，那么value function肯定也沒有的。
但絕大多數(shù)時(shí)候是沒有這么明確的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率的。比如下圍棋，狀態(tài)轉(zhuǎn)移i概率跟決策有關(guān)的，但肯定不知道對(duì)手如何決策，甚至決策的概率分布也不知道。這個(gè)不是隨機(jī)的。
俄羅斯方塊的概率分布是確定的，因?yàn)?種方塊每個(gè)出來的概率都是25%；但對(duì)于棋局，每個(gè)格子下的概率不是一樣的，可能這個(gè)高，可能那個(gè)高，不知道的。這種情況下一般可以蒙特卡洛模擬，比如AlphaGo用的蒙特卡洛搜索樹。
當(dāng)然，也可能不知道m(xù)odel，但知道policy的。比如現(xiàn)在高三，下一步讀大學(xué)，我不知道能去哪一所大學(xué)，這個(gè)概率不知道的；但我的policy是知道的，只能申請(qǐng)啊，只是不知道能申到哪一所。
當(dāng)然，哪怕model-based，也是需要蒙特卡羅模擬的。哪怕知道了狀態(tài)轉(zhuǎn)移的概率，也要按照這個(gè)概率不斷生成隨機(jī)樣本來研究。
